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機器學(xué)習(xí)教程(微課視頻版)
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本書兼顧機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)、經(jīng)典方法和深度學(xué)習(xí)方法,對組成機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和基本算法進行了比較細(xì)致的介紹,對廣泛應(yīng)用的經(jīng)典算法如線性回歸、邏輯回歸、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹和集成學(xué)習(xí)等算法都給出了深入的分析并討論了無監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本方法,對深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)進行了全面的敘述,比較深入地討論了反向傳播算法、多層感知機、CNN、RNN和LSTM等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心知識和結(jié)構(gòu);對于強化學(xué)習(xí),不僅介紹了經(jīng)典表格方法,還討論了深度強化學(xué)習(xí)。本書是面向大學(xué)理工科和管理類各專業(yè)的寬口徑、綜合性機器學(xué)習(xí)的教材,可供本科生和一年級研究生課程使用,也可供科技人員、工程師和程序員自學(xué)機器學(xué)習(xí)的原理和算法使用。本書對基礎(chǔ)和前沿、經(jīng)典方法和熱門技術(shù)進行了盡可能的平衡,使得讀者不僅能在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域打下一個良好的基礎(chǔ),同時也可以利用所學(xué)知識解決遇到的實際問題并為進入學(xué)科前沿打好基礎(chǔ)。

張旭東編著 ·人工智能 ·20.6萬字

計算社會學(xué):系統(tǒng)應(yīng)用篇
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自2009年至今,計算社會學(xué)步入了發(fā)展的黃金時期。多學(xué)科的深度交叉融合,以人工智能為代表的數(shù)據(jù)科學(xué)方法的快速發(fā)展以及跨空間、多模態(tài)數(shù)據(jù)的快速富集等都使得計算社會學(xué)得到蓬勃發(fā)展,讓社會科學(xué)研究呈現(xiàn)出嶄新面貌,為解釋人類行為、群體認(rèn)知、社會演化等提供了重要的理論和方法支撐。本書采用漸進式的組織思路,以人工智能的經(jīng)典模型為基礎(chǔ)理論支撐,從社交網(wǎng)絡(luò)分析、網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)、社交媒體挖掘與社群智能三個維度進行延伸,圍繞典型應(yīng)用系統(tǒng)梳理計算社會學(xué)的代表性應(yīng)用。在兼顧廣度和深度的前提下,本書深度融合計算機科學(xué)、社會學(xué)、人工智能、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計學(xué)和自然語言處理等多學(xué)科的專業(yè)概念,突出社會計算學(xué)近年來的研究成果和關(guān)鍵技術(shù)突破。本書為人工智能與社會科學(xué)交叉融合提供了系統(tǒng)性的理論框架、方法體系與應(yīng)用闡釋,是研究人員、專業(yè)人員以及工程、計算、AI、互聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域的技術(shù)人員不可或缺的參考資料,同時也可作為相關(guān)領(lǐng)域的高年級本科生和研究生的教材。

郭斌 梁韻基 於志文 ·人工智能 ·24.6萬字

機器人SLAM導(dǎo)航:核心技術(shù)與實戰(zhàn)
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機器人SLAM導(dǎo)航的一大痛點是很難做到理論與實戰(zhàn)相結(jié)合,而本書可謂“百科全書”式講解,可幫助硬件、軟件、算法等不同領(lǐng)域的研究開發(fā)人員走出“調(diào)參”困境,終結(jié)面對硬件和深奧算法時的束手無策,加快算法在實際機器人產(chǎn)品的工程落地與系統(tǒng)性技術(shù)突破。本書以ROS編程、傳感器、底盤等機器人開發(fā)所涉及的軟硬件基礎(chǔ)知識為切入點,逐步引出SLAM和導(dǎo)航兩大領(lǐng)域核心算法,并結(jié)合Cartographer、LOAM、ORB-SLAM、VINS、CNN-SLAM、DeepVO、ros-navigation、TEB、RRT等熱門開源算法對SLAM和導(dǎo)航的數(shù)學(xué)原理、代碼框架及實操進行深度剖析。本書分為4篇,一共13章。編程基礎(chǔ)篇(第1~3章),主要討論ROS的核心概念、大型C++工程的代碼組織方式以及OpenCV圖像處理方面的基礎(chǔ)知識,為后續(xù)學(xué)習(xí)打好必要的編程基礎(chǔ)。硬件基礎(chǔ)篇(第4~6章),通過對機器人傳感器、機器人主機和機器人底盤的討論,幫助缺少硬件基礎(chǔ)的開發(fā)者系統(tǒng)認(rèn)識機器人硬件,并更好地理解軟件與硬件之間的協(xié)同關(guān)系。SLAM篇(第7~10章),以各個具體的SLAM系統(tǒng)實現(xiàn)為例,進一步介紹SLAM算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實現(xiàn)。自主導(dǎo)航篇(第11~13章),基于具體自主導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn),剖析自主導(dǎo)航算法的代碼框架以及核心算法的細(xì)節(jié)實現(xiàn),并通過一個真實機器人案例向大家介紹應(yīng)用SLAM導(dǎo)航技術(shù)進行開發(fā)的完整流程。

張虎 ·人工智能 ·30.9萬字

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